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   软件导刊

 

ISSN:1672-7800

CN:42-1671/TP

主管单位：湖北省科学技术厅

主办单位：湖北省科技信息研究院

主编：陈学东

出版周期：月刊

电话：027-87891823

官网：www.rjdk.org.cn

邮箱：softwareguide@163.com

地址：湖北武汉洪山路2号湖北科教

大厦D座5楼

 

 

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Volume 25 期 7，2026 2026年第25卷第7期

  • 人工智能

    严亚伟, 汪东升

    DOI：10.11907/rjdk.261340
    摘要：针对多智能体协同软件开发中智能体能力未知、异构且带噪声，导致依赖任务难以高质量调度的问题，从软件工程视角构建包含任务分解、能力映射与反馈优化的五元组形式化模型S = ＜T， A， F， M， Π＞，并提出以贝叶斯能力学习为核心驱动、UCB探索与匹配阈值为可选增强模块的迭代调度算法BayesSchedule。实验基于Pegasus真实工作流基准与Bernoulli-Gaussian失败模型，设置覆盖规模、噪声与结构条件的5组仿真实验，并与UCB1、Thompson Sampling、QL-HEFT 3种在线学习基线方法进行比较。实验结果表明，BayesSchedule在100次迭代后能力估计误差降至0.01，总调度成本与理论最优基准Oracle基本持平，任务总工期（makespan）较HEFT降低10.0%，总成本较3种在线学习基线分别降低30.2%、28.3%与67.9%。研究结果验证了反馈机制F与调度策略Π在能力不确定场景下的有效性，并为多智能体协同软件开发从“工具辅助”走向“能力编排”提供了形式化依据。  
    关键词：多智能体系统;软件工程;协同开发;形式化建模;贝叶斯调度;仿真实验   
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    更新时间：2026-08-03

    于海洋, 李恒, 韩珣, 董钊, 尹梓名

    DOI：10.11907/rjdk.261032
    摘要：原发性头痛是神经内科常见的慢性疾病，诊断过程依赖症状特征识别与临床经验。国际头痛疾病分类第3版ICHD-3为头痛诊断提供了标准，但很多条目是定性描述，边界不清，难以直接建模。传统机器学习难以同时处理临床规则和复杂特征；深度学习虽能提高分类效果，但解释性不足，临床使用受限。为此，提出一种知识与数据融合驱动的可解释原发性头痛辅助诊断模型。首先，模型由分层模糊逻辑和KAN网络两部分组成：利用模糊规则对ICHD-3标准进行可解释映射；通过KAN网络的函数逼近能力高效建模多维症状特征间的非线性关系。其次，引入SHAP方法对模型特征重要性进行分析，优化诊断关键变量的学习过程。最后，将医学规则知识嵌入深度学习训练流程，实现诊断规则与数据驱动的协同优化与动态权重调整。实验表明，所提融合模型在准确率（0.958 4）、灵敏度（0.951 3）、特异度（0.961 8）和Kappa值（0.888 1）等指标上均优于比较方法，诊断性能优越。对模型结构与推理过程的可视化分析表明，模型在临床可解释性方面优秀，具有较强的实用价值与推广前景。  
    关键词：原发性头痛;可解释人工智能;分层模糊逻辑;KAN网络;知识与数据融合   
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    更新时间：2026-08-03

    马芮, 龚津南

    DOI：10.11907/rjdk.251224
    摘要：针对精神分裂症多模态脑网络特征融合中模态异质性强、结构—功能耦合关系复杂以及多模态特征贡献难以动态建模等挑战，提出多模态动态融合图网络模型MDF-GNN。该模型通过三重机制实现多模态信息融合。首先，设计独立和共享的卷积通道，并结合自适应感知池化（ASAP）提取功能连接（FC）和结构连接（SC）的子网络特征；其次，利用双重注意力机制分别动态平衡共享通道和多通道中的特征贡献权重；最后，通过构建对比学习约束的联合表示空间来增强类别区分度。该模型在自采精神分裂症数据集上取得了93.55%的分类准确率，相较于最佳单模态基线模型GCN（准确率为77.42%）实现了16.13%的性能增长。可视化分析结果表明，患者组结构（皮层厚度）与功能（局部一致性）特征联合贡献占比65.3%，暗示了灰质萎缩与功能代偿失衡的协同作用；多通道权重分析结果显示，患者更依赖SC（权重较健康组提升17%），而健康组依赖FC（占比62.9%），印证了疾病的神经发育机制；共享通道权重的组间差异（Δ+4%）提示患者存在结构—功能失耦。以上结果为跨模态生物标志物开发与精准诊疗提供了新思路。  
    关键词：磁共振影像;图卷积神经网络;多模态融合;对比学习;注意力机制   
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    更新时间：2026-08-03

    吴延畅, 敬超

    DOI：10.11907/rjdk.251289
    摘要：与集中式数据中心相比，地理分布式数据中心通过资源就近部署与负载均衡机制，可显著降低广域网传输延迟并提升系统容灾性。然而，其庞大规模、异构资源以及跨地域电价和网络成本的差异，使得地理分布式数据中心在保证服务质量的同时优化成本，成为一项关键挑战。为此，提出一种截止时间感知且成本驱动的启发式调度算法CADR。CADR 的核心机制是通过放缩预留时间和预期成本，动态调整列表调度中的任务优先级，从而在满足截止时间的前提下优先选择低成本资源。实验结果表明，与 PRESTO、HEFT、PEFT、MSL 等主流算法相比，CADR 在运行时间略增的情况下，最多可将平均成本降低 47%，显著提升了地理分布式数据中心的成本效益。  
    关键词：云计算;地理分布式数据中心;成本最小化;任务重排   
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    更新时间：2026-08-03
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